import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
from torch.nn import functional as F

# ResNet沿用了VGG完整的3 × 3卷积层设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的3 × 3卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。
# 然后我们通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接 加在最后的ReLU激活函数前。这样的设计要求2个卷积层的输出与输入形状一样，
# 从而使它们可以相加。如 果想改变通道数，就需要引入一个额外的1 × 1卷积层来将输入变换成需要的形状后再做相加运算。残差块的实现如下：
class Residual(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, num_channels, use_1x1conv=False, strides=1):
        super(Residual, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=strides)
        self.conv2 = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)
        if use_1x1conv:
            self.conv3 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=1, stride=strides)
        else:
            self.conv3 = None
        # BN层定义
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_channels)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_channels)

    def forward(self, X):
        Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))
        Y = self.bn2(self.conv2(Y))
        if self.conv3:  # 如果输入与输出特征维度不一样，则在相加前需要将原始输入X调整为对应形状shape
            X = self.conv3(X)
        Y += X
        return F.relu(Y)  # 跳过两个卷积运算并在激活函数前进行相加

# 下面我们来查看输入和输出形状一致的情况。
blk = Residual(3, 3)
X = torch.rand(4, 3, 6, 6)
Y = blk(X)
Y.shape
# 我们也可以在增加输出通道数的同时，减半输出的高和宽。
blk = Residual(3, 6, use_1x1conv=True, strides=2)
blk(X).shape

# ResNet模型，ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样：在输出通道数为64、步幅为2的7 × 7卷积层后，
# 接步幅为2的3 × 3的最大汇聚层。不同之处在于ResNet每个卷积层后增加了批量规范化层。
b1 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
)

# GoogLeNet在后面接了4个由Inception块组成的模块。ResNet则使用4个由残差块组成的模块，每个模块使用 若干个同样输出通道数的残差块。
# 第一个模块的通道数同输入通道数一致。由于之前已经使用了步幅为2的 最大汇聚层，所以无须减小高和宽。之后的每个模块在第一个残差块里将
# 上一个模块的通道数翻倍，并将高和宽减半。下面我们来实现这个模块。注意，我们对第一个模块做了特别处理。
def resnet_block(input_channels, num_channels, num_residuals, first_block=False):
    blk = []
    for i in range(num_residuals):
        if i == 0 and not first_block:
            blk.append(Residual(input_channels, num_channels, use_1x1conv=True, strides=2))
        else:
            blk.append(Residual(num_channels, num_channels))
    return nn.Sequential(*blk)

# 接着在ResNet加入所有残差块，这里每个模块使用2个残差块。
b2 = resnet_block(64, 64, 2, first_block=True)
b3 = resnet_block(64, 128, 2)
b4 = resnet_block(128, 256, 2)
b5 = resnet_block(256, 512, 2)
# 最后，与GoogLeNet一样，在ResNet中加入全局平均汇聚层，以及全连接层输出。
net = nn.Sequential(
    b1, b2, b3, b4, b5, nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),
    nn.Flatten(), nn.Linear(512, 10)
)

# 观察一下ResNet中不同模块的输入形状是如何变化的
X = torch.randn(1, 1, 224, 224)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__, f'output shape:{X.shape}')

# 同之前一样，我们在Fashion-MNIST数据集上训练ResNet。
lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())